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國立成功大學 都市計劃學系碩博士班 石豐宇所指導 陳宏銘的 道路系統邊坡崩塌潛勢機率模式之建構-以台灣南部曾文集水區及西拉雅國家風景區為例 （2012），提出南橫啞口即時影像關鍵因素是什麼，來自於邊坡滑動、集水區、羅吉斯迴歸、道路系統。

而第二篇論文中國文化大學 地學研究所 丁亞中所指導 余政剛的 結合高解析度遙測影像與倒傳遞類神經網路對山崩潛感地區分布之評估 （2006），提出因為有 地理資訊系統、山崩潛感地區、倒傳遞類神經網路、地理資料庫的重點而找出了 南橫啞口即時影像的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了南橫啞口即時影像，大家也想知道這些：

道路系統邊坡崩塌潛勢機率模式之建構-以台灣南部曾文集水區及西拉雅國家風景區為例

為了解決南橫啞口即時影像的問題，作者陳宏銘 這樣論述：

莫拉克颱風在2009 年時，打破台灣歷年降雨記錄，在台灣南部導致大規模的水災，是台灣近10年來造成失蹤死亡最嚴重的風災，成千上萬的農民受到影響，總損失金額超過新台幣十億元。集水區在颱風過後，颱風所經過的地區受災皆相當慘重，土石流與相關的滑坡災害造成道路系統破壞，在極端氣候條件之下，如何保持所接觸地區的連結度，成為我們在減災預防和災後管理的重要任務。本研究目的在建置簡單可行的道路系統邊坡崩塌潛勢判別模式，綜合性的研究探討各種崩塌因子之影響，使用道路相關屬性建置模式，使模式運用於道路系統邊坡崩塌潛勢判別時更準確，研究方法應用羅吉斯迴歸模式建立預測崩塌潛勢機率模式，分析的資料主要為以下四種：1.集

水區的地質與地理特性。2.道路系統與結構的設計。3.集水區的氣象資料。4.土地利用情況。研究結果顯示，影響滑坡機率的主要因素為高峰期的每日降雨量、時降雨量、道路坡度、地質與土地利用等為主要影響因子。類別變數的影響程度排序為檳榔〉竹林〉農業〉90度彎〉泥岩〉崩積土類。

結合高解析度遙測影像與倒傳遞類神經網路對山崩潛感地區分布之評估

為了解決南橫啞口即時影像的問題，作者余政剛 這樣論述：

台灣地區坡地災害問題嚴重，政府為即時應變災害發生，投入資源進行山崩潛感地區（Landslide Susceptibility Zonation）之調查。專家學者早期研究，多半進行現場調查評估，需要耗費大量的人力與財力。近年來，隨著電腦技術與地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)的普遍應用，國內外開始嘗試將GIS空間分析功能與人工智慧技術適當地結合，藉以求取更精確且自動化之分析結果。相關研究中，國外多以高解析度資料為主；國內則受限於資料來源，研究材料多以40公尺DTM以及SPOT影像資料為主，資料精細度較為不足。 因此，本研究利用福爾摩沙二號

衛星影像（FORMOSAT2）與數值航空影像等高解析度資料，以陽明山國家公園境內北磺溪流域為研究範例，以5公尺網格大小為單位，萃取相關資料，建立山崩影響因子地理資料庫。並結合倒傳遞類神經網路(Back Propagation Artificial Neural Networks, BPN)對山崩潛感區域分佈進行分析研究與討論。所得之潛感值經由GIS空間分析轉繪成圖，與農委會水土保持局公佈之崩塌地資料相比較探討，以潛感值0.21為門檻值，繪製山崩潛感區域圖，藉以建立一新的潛感值劃分方法，期望提供相關單位進行資源規劃或管理之用。

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